ニューラル ネットワーク ブラック ボックス (Mobilenetv3) - 中間層の抽出と CV2 表示による中間層コードの視覚化

ニューラル ネットワーク モデルをインポートする 

 ニューラル ネットワーク モデルのインポート関数

1. 周期特徴テンソル x を通じて、モデル全体の各モジュールを通じて、中間層が名前に従って抽出され、リストに保存されます。

y=x[1:,:,:,:] 
d = y.permute(0, 2, 3, 1).squeeze(0) 

# cv2.imshow("y",y) 

y=d.numpy() # ndarray を変換するメソッドは次のとおりです
cv2.imshow("Crop", y) # str(name) は文字列を変換する必要があります
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

 

抽出された中間特徴テンソルを ndarray に変換してから cv2.imshow を実行します。上記のコードを参照してください。